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上饶市(广信区、广丰区、德兴市、万年县、玉山县、铅山县、横峰县、婺源县、弋阳县、余干县、鄱阳县、信州区)

宿州市(埇桥区、泗县、萧县、砀山县、灵璧县)

揭阳市(普宁市、惠来县、揭西县、榕城区、揭东区)

重庆市(大足区、江北区、巫溪县、渝中区、秀山土家族苗族自治县、石柱土家族自治县、忠县、涪陵区、沙坪坝区、永川区、武隆区、九龙坡区、彭水苗族土家族自治县、北碚区、荣昌区、奉节县、潼南区、丰都县、南川区、南岸区、渝北区、万州区、綦江区、大渡口区、巫山县、长寿区、开州区、江津区、璧山区、酉阳土家族苗族自治县、垫江县、云阳县、合川区、铜梁区、巴南区、城口县、梁平区、黔江区)  哈密市(伊州区、伊吾县、巴里坤哈萨克自治县)

常州市(钟楼区、天宁区、金坛区、溧阳市、新北区、武进区)

丽江市(玉龙纳西族自治县、古城区、华坪县、永胜县、宁蒗彝族自治县)

吉林市(昌邑区、船营区、龙潭区、舒兰市、蛟河市、永吉县、桦甸市、丰满区、磐石市)百色市(德保县、西林县、靖西市、右江区、凌云县、平果市、隆林各族自治县、田阳区、那坡县、乐业县、田东县、田林县)

朝阳市(朝阳县、龙城区、喀喇沁左翼蒙古族自治县、建平县、凌源市、北票市、双塔区)  锡林郭勒盟(镶黄旗、苏尼特左旗、正镶白旗、二连浩特市、锡林浩特市、阿巴嘎旗、正蓝旗、西乌珠穆沁旗、东乌珠穆沁旗、苏尼特右旗、太仆寺旗、多伦县)

宜宾市(高县、翠屏区、江安县、兴文县、屏山县、筠连县、叙州区、长宁县、珙县、南溪区)

福州市(长乐区、鼓楼区、福清市、罗源县、仓山区、马尾区、闽侯县、平潭县、晋安区、闽清县、连江县、台江区、永泰县)

宜春市(樟树市、万载县、袁州区、奉新县、铜鼓县、宜丰县、高安市、上高县、靖安县、丰城市)

平凉市(灵台县、泾川县、华亭市、静宁县、庄浪县、崆峒区、崇信县)

乐山市(市中区、马边彝族自治县、五通桥区、峨眉山市、沐川县、金口河区、犍为县、夹江县、井研县、沙湾区、峨边彝族自治县)

广州市(从化区、荔湾区、南沙区、番禺区、黄埔区、越秀区、天河区、白云区、增城区、花都区、海珠区)

鞍山市(铁东区、千山区、岫岩满族自治县、海城市、铁西区、台安县、立山区)

黄石市(铁山区、阳新县、下陆区、大冶市、西塞山区、黄石港区)

郑州市(二七区、中牟县、管城回族区、新密市、新郑市、上街区、中原区、惠济区、荥阳市、登封市、巩义市、金水区)

松原市(宁江区、乾安县、扶余市、前郭尔罗斯蒙古族自治县、长岭县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、勐腊县、景洪市)

南通市(通州区、如东县、海安市、启东市、如皋市、海门区、崇川区)

南京市(溧水区、浦口区、建邺区、雨花台区、六合区、栖霞区、高淳区、鼓楼区、玄武区、江宁区、秦淮区)

酒泉市(敦煌市、肃北蒙古族自治县、金塔县、肃州区、阿克塞哈萨克族自治县、玉门市、瓜州县)

中山市

朔州市(应县、平鲁区、山阴县、右玉县、朔城区、怀仁市)

澳门特别行政区

七台河市(茄子河区、新兴区、勃利县、桃山区)

黔南布依族苗族自治州(长顺县、贵定县、平塘县、惠水县、福泉市、龙里县、瓮安县、都匀市、三都水族自治县、罗甸县、荔波县、独山县)

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抚州市(东乡区、临川区、南城县、金溪县、宜黄县、崇仁县、黎川县、资溪县、南丰县、乐安县、广昌县)

迪庆藏族自治州(香格里拉市、德钦县、维西傈僳族自治县)

遵义市(凤冈县、正安县、桐梓县、湄潭县、红花岗区、汇川区、道真仡佬族苗族自治县、习水县、赤水市、绥阳县、仁怀市、务川仡佬族苗族自治县、余庆县、播州区)

郴州市(临武县、苏仙区、永兴县、桂东县、安仁县、汝城县、资兴市、北湖区、嘉禾县、桂阳县、宜章县)  嘉峪关市

黔东南苗族侗族自治州(三穗县、从江县、凯里市、雷山县、榕江县、台江县、黄平县、黎平县、剑河县、锦屏县、丹寨县、施秉县、麻江县、天柱县、镇远县、岑巩县)

泰州市(靖江市、姜堰区、泰兴市、高港区、兴化市、海陵区)

海口市(龙华区、美兰区、秀英区、琼山区)长春市(农安县、朝阳区、二道区、绿园区、宽城区、双阳区、德惠市、榆树市、九台区、公主岭市、南关区)

厦门市(集美区、思明区、海沧区、湖里区、翔安区、同安区)  新疆维吾尔自治区

娄底市(涟源市、新化县、冷水江市、娄星区、双峰县)

铜仁市(松桃苗族自治县、印江土家族苗族自治县、思南县、玉屏侗族自治县、石阡县、沿河土家族自治县、江口县、德江县、万山区、碧江区)

益阳市(桃江县、安化县、资阳区、沅江市、赫山区、南县)玉林市(福绵区、博白县、玉州区、陆川县、兴业县、容县、北流市)

鹤壁市(鹤山区、淇滨区、淇县、山城区、浚县)

晋中市(榆社县、太谷区、榆次区、左权县、介休市、和顺县、寿阳县、平遥县、祁县、灵石县、昔阳县)

徐州市(铜山区、云龙区、沛县、新沂市、邳州市、鼓楼区、泉山区、贾汪区、睢宁县、丰县)

成都市(郫都区、温江区、双流区、蒲江县、成华区、青羊区、简阳市、新津区、彭州市、锦江区、都江堰市、武侯区、邛崃市、青白江区、崇州市、金堂县、金牛区、大邑县、新都区、龙泉驿区)

贵阳市(白云区、花溪区、南明区、息烽县、云岩区、乌当区、修文县、清镇市、开阳县、观山湖区)

漳州市(平和县、诏安县、云霄县、长泰区、漳浦县、龙文区、东山县、龙海区、南靖县、华安县、芗城区)

通化市(东昌区、辉南县、通化县、集安市、二道江区、梅河口市、柳河县)

佛山市(顺德区、高明区、禅城区、南海区、三水区)

武威市(天祝藏族自治县、凉州区、古浪县、民勤县)

马鞍山市(含山县、雨山区、博望区、和县、当涂县、花山区)

荆州市(江陵县、荆州区、沙市区、监利市、石首市、公安县、洪湖市、松滋市)

贵港市(港北区、覃塘区、桂平市、港南区、平南县)

大庆市(红岗区、肇州县、萨尔图区、肇源县、让胡路区、林甸县、杜尔伯特蒙古族自治县、龙凤区、大同区)

萍乡市(上栗县、芦溪县、莲花县、安源区、湘东区)

双鸭山市(饶河县、友谊县、宝清县、宝山区、集贤县、岭东区、尖山区、四方台区)

河池市(巴马瑶族自治县、金城江区、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、南丹县、天峨县、大化瑶族自治县、凤山县、环江毛南族自治县、宜州区、东兰县)

　　21世纪经济报道记者李览青上海报道

　　2024年被称为“大模型应用元年”，对银行业也不例外。

　　“千模大战”告一段落，头部基础模型厂商市场格局初定，应用端垂类模型“百花齐放”。作为数据最为密集、数字化基础最为成熟的行业，金融业成为率先探索大模型等AI技术应用的“排头兵”。

　　随着上市银行2024年年度报告的逐步披露，包括6家国有大行与8家股份制银行在内的14家全国性银行去年的AI战略与应用布局已全部对外公开。

　　21世纪经济报道记者梳理14家银行的AI战略发现，“AI+”已成为银行近两年发布AI战略的核心。纵观各家机构的“AI+”战略，主要包括三个方面，一是提供基础智能化能力的模型底座，二是强调安全保护与风险管理的配套机制，三是结合不同业务场景的创新应用。

　　与过去单点业务的技术应用创新不同，如今的“AI+”已覆盖银行C端用户、B端客户以及对内员工等全业务流程。

　　与此同时，记者发现，在技术之外，越来越多的银行注意到人与AI的关系，不仅强调AI与金融场景的融合，更切实关心员工如何真正使用AI技术，相关创新应用的调用率如何，技术真正带来了多少业务价值。

　　场景应用“多点开花”

　　尽管多家银行在前两年提出自研大模型底座，但从最新披露信息来看，应用的优先级被提到了前面。“自研大模型”的表述已转变为“应用大模型技术”或建设“自主可控的大模型技术底座”。

　　“本集团依据企业级应用需求，择优选择千亿级开源通用大模型，并利用长期积累的高质量文本数据对通用大模型进行预训练、微调和强化学习，建成面向所有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，以及模型即服务（MaaS）的应用平台。”建设银行在年报中如是说。

　　建设银行首席信息官金磐石在业绩发布会上透露，截至2024年底，该行先后适配了16个版本的通用大模型，进而形成了16个版本的金融大模型。“这种策略保证了随着金融大模型能力的快速迭代，我们业务场景的应用效果能够达到‘水涨船高’的效果。”

　　目前来看，银行AI战略的基础大模型底座至少包括两个部分，一是以生成式大模型为基础的“快思考”大模型，另一个部分是以DeepSeek-R1为代表的“慢思考”推理模型，另外还有代码大模型、多模态大模型、智能体等等，分别针对不同场景的差异化需求实现落地应用。

　　例如中信银行明确表示，该行升级融合了决策时AI“中信大脑”与生成式AI“仓颉大模型”，由此建成了“自主平台+场景深耕+生态共建”的三位一体AI赋能体系。光大银行也制定了《模型建设发展规划》，布局“决策式模型+生成式模型”综合应用的智能解决方案。

　　在14家银行披露的AI应用场景中，已实现落地应用的成熟场景主要是智能编码研发、智能营销、智能客服、智能风控、合规内审、消费者权益保护，以及日常经营管理流程等等。

　　值得关注的是，在零售信贷、财富管理等与C端用户交互较多的场景之外，2024年有多家银行在金融市场、交易银行、公司金融等对公业务层面结合大模型与小模型能力，实现综合化的智能应用。

　　如招商银行在交易银行业务中深化人工智能技术应用，线上“招小财”AI助手能够准确识别客户意图，协助客户完成复杂公司金融产品操作，响应准确率达到95%，形成立体式的客户需求即时响应服务体系。招行还将大模型技术应用到资本管理领域，打造“智本GPT”，让产品定价管理系统进一步完善线上化全流程管理，推动数智化转型。

　　兴业银行也在金融市场业务场景中推出“兴小二”债券交易机器人，依托智能化交易平台，引入机器学习、大模型等先进技术进行系统和策略升级，通过各类算法和因子挖掘提升交易效率。

　　值得关注的是，邮储银行在年报中特别单独展示了两个市场交易业务场景下的机器人，展现了大模型与小模型结合在同一业务板块、不同场景、不同用户端的应用潜力。

　　一个是货币市场交易机器人“邮小助”，主要是在货币市场询价场景下与外部机构交易员进行人机交互对话，目前覆盖数百家金融机构，接受询价总量超过1.5万亿元，总成交金额超过2000亿元，交易平均耗时较人工节约94%，捕获超额收益率6个基点。“邮小助”的底层模型主要是小模型，可以在简单任务下实现更快的推理速度，参数少、复杂度、硬件资源要求和训练成本低，稳定性较高，当货币市场询价时用小模型抽取出用户意图及查询的实体数据，辅以大模型识别兜底，最终提高识别准确率。

　　另一个机器人是交易员助理机器人，主要为该行交易员提供服务，底层模型具备大模型意图理解、语义分析能力，集成多个系统查询功能，实现交易对手及交易标的债权基础信息、行内授信、历史持仓、评级估值等内外部信息的批量查询、对比和展示，一站式解决交易员交易前的查询准备需求，并可以根据用户的点赞、采纳等反馈自动学习，持续自动完善应答准确度。在交易员查询数据时，由大模型识别用户查询意图，生成数据查询代码，再由小模型完成数据加工并展现给用户，目前交易员助理机器人可以将交易前准备工作耗时大幅压缩75%，极大地提高了交易员的交易效率。

　　从“AI+金融”到“人+AI”

　　在“AI+”战略的推动下，各家银行披露的人工智能、大模型等新技术应用场景数量繁多，甚至“成百上千”。

　　如工行企业级千亿金融大模型技术体系“工银智涌”已赋能20余个主要业务领域、200余个场景，累计调用量超10亿次。建设银行金融大模型体系已赋能行内193个应用场景。招商银行全行大模型应用场景超120个。中信银行决策式AI“中信大脑”的落地场景已超过1600个，生成式AI“仓颉大模型”孵化了超过80项创新应用。兴业银行大模型助手应用场景数量超过70个。民生银行全行落地了超过30个生成式AI的典型场景应用。

　　摆在银行面前的下一个问题是，如何确保在这些应用场景中，AI能够真正赋能于员工，让每个人都得以分享科技带来的便利。

　　越来越多的银行开始关注“人+AI”。

　　建设银行在财报中提到，在客户经营层面推出ChatBot交互版“帮得”客户经理全功能AI智能助理，以智能化为关键驱动，打造“人+AI”的新模式。基于ChatBot交互框架，以人工智能“大模型+小模型”架构路径对客户服务进行“全流程”再造升级，经营策略实现从总部数字大脑生产后直达一线，支持员工通过自然语言一键唤起知识、产品、活动等客户服务工具，AI辅助完成一站式产品配置和高效营销服务。此外，还推出一系列智能辅助工具，并打造AI小诸葛智能体。2024年，“帮得”智能助理总交互次数3463万次，为全行3万名对私客户经理服务。

　　招商银行也在财报中表示，加快打造“AI+金融”“人+数智化”新模式，促进人与科技相互赋能。在经营管理方面强化智能化工具应用，例如在零售条线打造零售智能助手产品矩阵，批发条线针对客户经理打造CRM智能助手，在人力资源数字化服务领域，基于大模型技术开发“数字美眉”机器人，实现对员工的智能服务，截至报告期末，“数字美眉”用户数达到2.53万人。

　　在为员工提供智能化工具的同时，一场全行级别的AI基础设施改造正在进行，前者是让员工“有得用”，后者能让员工“用得好”。

　　中国银行副行长蔡钊在业绩发布会上表示，围绕智能化建设发展，该行将“建机制，搭平台、汇数据、调模型、落场景、练队伍”，一方面，强化配套机制建设，推动建立人工智能应用治理架构，推进AI平台完善和模型调优，畅通大模型数据使用流程；另一方面，推进应用落地见效，按照“先内后外”的策略，以需求为牵引，以成效为驱动，优先聚焦知识辅助、内容生成等高价值场景，实现提质增效降本。

　　招行则是夯实“云+AI+中台”科技底座，充分释放上云红利，稳步推进自主可控的大模型全体系建设，聚焦打造行业领先的技术中台，不断提升组件规模与质量，提高IT资源复用水平，截至报告期末，累计发布组件5，942个。数据中台持续沉淀企业级的数据能力和数据资产，截至报告期末，大数据服务覆盖全行63%的员工，数据已成为员工经营分析的核心依据。